YOLO算法相关论文
针对红外图像的特点，提出了一种YOLOv5-IF算法，采用基于残差机制的特征提取网络，实现了不同特征层之间信息的高效交互，能够得到更丰富......
近年来,自动驾驶成为计算机视觉、自动化、机械等众多领域的研究热点。实现自动驾驶的前提是道路目标的准确检测与定位。当前已有......
随着时代科技的发展,计算机视觉定位领域的研究已逐渐兴起并具有很重要的研究意义。双目视觉定位与建图（Simultaneous Location and......
城市内涝相关问题一直是城市建设发展中的世界性难题,就如何解决城市内涝及其衍生问题是国内外学者及研究机构所密切关注和研究的......
保护东北虎及其生态环境,既可维持生态系统稳定性,同时还能保护与其同域分布的其他物种。近年来,我国政府及保护机构意识到保护东......
实现果园机械化智能采摘是解决农村劳动力不足、降低果实采摘成本的重要途径，对果园中果实的准确识别是其关键技术。以枣为研究对象......
目前,垃圾分类已成为社会热点话题。我国在推行垃圾分类的过程中,普遍存在不愿分、不会分、不能有效回收等问题,使得垃圾分类难以......
针对起降阶段飞机目标识别跟踪中人工与雷达配合检测效率低的问题,提出一种轻量化单目标识别跟踪模型。引入Mobile Netv3改进YOLOv......
针对神经网络目标检测系统在硬件资源受限与功耗敏感的边缘计算设备中应用的问题，提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）实现的YOLOv3......
近年来,高铁已经成为了大众化的交通工具,高铁摩擦片作为其中的核心零件,及时有效的检测出其表面的缺陷对行车安全具有重要意义。......
近些年来,随着视觉网络技术的快速发展,自动驾驶、机器人和无人机等领域在目标识别技术方面的精度与速度都有了飞速的提升。未来,......
行人检测作为计算机视觉中的热点问题之一,在许多实际场景,如无人驾驶系统、辅助驾驶系统、智能视频监控和机器人等多个领域中都具......
目前,国网公司运用多种方式的输电线路巡检方法,如人工目视巡检、乘坐直升机巡检以及无人机巡检等方式,可以确保输电基础设施的平......
自动驾驶是人工智能发展领域的一个重要方向，拥有良好的发展前景，而实时准确的目标检测与识别是保证自动驾驶汽车安全稳定运行的基础......
就取件公共区域人流量预测进行了探究,利用S5PV210处理器、Basler acA1920-155uc工业相机和BQ24032芯片等硬件设施针对图像采集模......
期刊
如今人工神经网络的研究不断加深,卷积神经网络研究的兴起,计算机视觉逐渐进入大众视野,伴随着对于计算机视觉研究的拓展,目标检测......
作为计算机视觉领域的基本问题之一,目标检测系统实现了对图像中每个目标对象的分类,同时在目标中心点四周绘制大小适当的边界框来......
学位
煤炭在我国的发展中占据着重要的战略地位,因此煤矿的安全开采对于我国的社会和经济发展都具有重要的意义。随着计算机行业的迅速......
近年来,由于苹果采摘识别的研究相对较少,识别苹果成熟的方法主要以人工为主,精确识别较为困难.随着科学技术的快速发展,深度学习......
[目的]探究深度学习在草地贪夜蛾Spodoptera frugiperda成虫自动识别计数上的可行性,并评估模型的识别计数准确率,为害虫机器智能......
应用机器视觉实现校园教室灯光智慧化是当下研究的热点,基于机器视觉的校园教室灯光主要存在如下问题:首先要获得众多校园教室灯光......
介绍了机器学习的基本概念和常见类别(有监督学习、无监督学习、强化学习),介绍了深度学习的概念、基本技术以及它与机器学习的关......
针对山火烟雾这类柔性目标图像存在的形状不固定所导致的识别精度低、泛化性差等问题,提出了一个基于YOLO的改进深度卷积神经网络(......
针对YOLO目标检测算法存在边界框定位不准确及对小目标检测精度低的问题,提出一种改进的YOLO目标检测算法dcn-YOLO。使用k-means++......
随着科技的进步与居民消费观念的改变,新零售业态正在进行技术变革,线下零售店内的运营日益数字化,席卷全球的疫情考验,凸显了未来......
针对公路监控视频关键帧的完整性认证问题,提出一种感知哈希认证算法。首先,采用帧间差分法提取公路监控视频的关键帧;然后,使用YO......
针对YOLO算法在下采样过程中丢失了部分大尺寸特征图的有效信息,从而导致在检测任务中因目标定位不够精准而影响模型整体检测精度......
随着计算机信息技术的全面发展,进行深度的学习成为计算机发展的重要方向。通过计算机的识别和定位功能,可以更好地进行图像的识别......
针对当前家庭式自动灌溉系统的特点,开发一种智能检测种植物类型并提供科学提示及灌溉方案的系统。该系统由STM32单片机、土壤干湿......
四旋翼无人机是应用最广泛和最受欢迎的无人机之一。由于传统的无人机避障和路径规划主要依靠手动操作,当天气因素或障碍物遮挡等......
制造业作为立国之本、兴国之器、强国之基,在我国的经济建设中起着重要作用。随着人工智能的兴起,人工智能与制造业结合越来越紧密......
国家发展纲要《中国制造2025》中指出要组织研发智能化生产线,提高智能制造的工程化和产业化。实现生产线的智能化能进一步提升我......
金刚石锯片的缺陷检测是产品品质安全的重要保证,但金刚石颗粒噪声为锯片裂纹检测提高了难度。针对目前常见的的目标检测方法来说,......
随着国内汽车市场的需求不断扩大,汽车的生产效率面临着一个巨大的挑战。焊接是汽车生产的一个非常重要的环节,虽然目前焊接机器人......
目标检测作为计算机视觉领域不可或缺的部分,其方法的研究一直被紧密关注。在传统的方法中通过建立复杂的模型,根据图像的纹理、光......
随着识别率和实时性的提高,卷积神经网络目标检测算法的计算复杂度和内存需求急剧增加,难以应用在小尺寸和低功耗的嵌入式平台上.......
自动驾驶是当前的热点研究内容,目标检测是自动驾驶领域的一个基本任务。自动驾驶领域的目标检测算法早期采用传统检测算法,依赖于......
近年来,随着人工智能领域的迅猛发展及目标检测技术的成熟,以行人检测为技术基础的各类系统已被广泛应用到了无人驾驶、智慧交通、......
已有的火灾检测方法往往依赖高性能的机器,在嵌入式端和移动端检测速度较慢、误检率较高,尤其是无法解决小尺度火焰漏检问题.针对......
目标检测是计算机视觉领域最基本、最具实用性的任务之一,无人驾驶汽车的路面检测和智能机器人信息采集工作都与深度学习算法相关......
针对当前日益严重的塑料污染问题,对于塑料垃圾的检测识别,开发了基于机器学习One-stage目标检测领域中YOLOv2算法的塑料自动识别......
目的:构建一个基于YOLO算法和ResNet网络的自动检测结直肠息肉的深度卷积神经网络(deep convolutional neural network，DCNN)模型，并......
自从2020年初,医疗废物数量急剧增加,查阅大量资料发现,全国大部分医疗废物分拣是依靠专业人员进行人工操作,存在人员感染、医疗废......
为快速准确获取玉米幼苗株数、评估播种质量、进行查缺补苗等管理,对YOLO算法进行改进,提出了一种基于特征增强机制的幼苗获取检测......
针对车辆检测中使用传统单一传感器的识别效果差、易受干扰等缺点,本文提出一种基于毫米波雷达和机器视觉融合的车辆检测方法。首......
基于YOLO算法的计算机图像识别技术是电梯中智能视频监控的重要组成部分,采用CNN网络结构来实现检测,通过卷积神经网络提取图像信......
